Community Hub
Cari konten…
⌘K
Menu
Home
Kumpulan Prompt Fundamental
Analisis
Kumpulan Prompt
Prompt Analisis
24 prompt — klik salah satu untuk membuka isinya, lalu salin.
1
Pahami Analisis Performa: Bukan Sekadar Cek Angka
Konsep / Refleksi
Melihat angka dan menganalisis itu dua aktivitas berbeda.
2
Baca Angka dengan Konteks: 10.000 Views Sendiri Tak Berarti
Konsep / Penajaman
Satu angka tanpa pembanding tidak berarti apa-apa — 10.000 views itu bagus atau jelek? Tergantung: dibanding biasanya berapa, dibanding konten sejenis berapa, ukuran akunmu berapa.
3
Bedakan Data, Informasi, dan Insight
Konsep / Penajaman
Tiga hal yang sering dianggap sama padahal bertingkat: data (angka mentah: "views 12.000"), informasi (data yang sudah diolah/dibandingkan: "naik 3x dari biasanya"), dan insight (pemahaman yang bisa ditindaklanjuti: "konten berproses lebih nempel, perbanyak").
4
Hindari Temuan Generik: "Engagement-nya Bagus" Bukan Temuan
Evaluasi / Penajaman
"Engagement-nya bagus", "kontennya kurang perform", "audiens suka video" — kalimat-kalimat ini terdengar seperti temuan analisis padahal kosong: tidak spesifik, tidak bisa ditindaklanjuti, bisa diucapkan tanpa melihat data.
5
Bangun Obsesi pada "Kenapa"
Kebiasaan / Refleksi
Yang membedakan analis dari pengumpul angka adalah satu kebiasaan: selalu bertanya "kenapa".
6
Tetapkan Tujuan Analisis Dulu Sebelum Buka Data
Persiapan / Perumusan
Membuka dashboard tanpa tujuan bikin kamu tenggelam dalam angka tanpa arah — melihat semuanya, menyimpulkan apa-apa.
7
Pakai Benchmark: Pembanding Sebelum Bilang Bagus atau Jelek
Persiapan / Perumusan
"Bagus" dan "jelek" tidak ada artinya tanpa pembanding — benchmark adalah titik acuan untuk menilai: rata-rata performa kontenmu sendiri, performa konten sejenis, atau target yang kamu tetapkan.
8
Sertakan Konteks Konten: Hook, CTA, Format Saat Menganalisis
Persiapan / Penajaman
Angka performa tanpa konteks kontennya menipu — "konten A dapat 10.000 views, konten B 2.000" tidak berarti apa-apa kalau kamu tidak tahu apa bedanya A dan B (hook-nya, format, topik, CTA, kapan tayang).
9
Pilih Metrik Mana untuk Apa (Views, Engagement, Share, Save, Retention)
Konsep / Perumusan
Tiap metrik menceritakan hal berbeda: views soal jangkauan, engagement soal interaksi, share soal seberapa layak diteruskan, save soal nilai yang ingin disimpan, retention soal seberapa menahan.
10
Ikuti Urutan Berpikir yang Runut: Dari Gambaran Besar ke Kesimpulan
Proses / Perumusan
Analisis yang melompat — langsung ke kesimpulan tanpa melihat gambaran besar dulu — sering keliru karena dibangun di atas satu data yang kebetulan menonjol.
11
Mulai dari Overview: Baca Performa Keseluruhan Dulu
Proses / Perumusan
Sebelum menyelami konten per konten, lihat gambaran keseluruhan dulu: bagaimana performa secara umum periode ini, naik atau turun, mana yang menonjol di atas dan di bawah.
12
Bikin Ranking yang Jujur: Bukan Sekadar Urut dari Angka Terbesar
Proses / Penajaman
Mengurutkan konten dari views terbesar terlihat seperti ranking, tapi sering menyesatkan: konten yang di-boost iklan, yang tayang saat akun lagi ramai, atau yang jenisnya beda tidak adil dibandingkan apple-to-apple.
13
Bandingkan Antar Periode: Naik atau Turun dari Biasanya?
Proses / Penajaman
Performa satu periode hanya bermakna dibanding periode lain — minggu ini vs minggu lalu, bulan ini vs bulan lalu.
14
Pahami Apa Itu Pola (Satu Konten Viral Belum Tentu Pola)
Konsep / Penajaman
Pola adalah sesuatu yang berulang — bukan kejadian sekali.
15
Temukan Pola dari Kumpulan Konten, Bukan Satu-Satu
Proses / Penajaman
Pola muncul saat kamu melihat banyak konten sekaligus dan menemukan benang merah — bukan saat menatap satu konten.
16
Baca Pola Kehadiran vs Ketidakhadiran: Apa yang Ada dan Apa yang Hilang
Proses / Penajaman
Pola tidak cuma soal apa yang ADA di konten yang berhasil — tapi juga apa yang TIDAK ADA.
17
Bedakan Korelasi dari Sebab-Akibat: Jebakan Paling Umum
Penajaman / Disiplin Berpikir
Ini jebakan paling umum dan paling halus dalam membaca data: dua hal muncul bersamaan belum tentu yang satu menyebabkan yang lain.
18
Tarik Kesimpulan yang Bisa Ditrace Balik ke Data
Proses / Disiplin Berpikir
Kesimpulan yang baik bisa ditelusuri mundur ke data yang mendukungnya — kamu bisa menunjuk angka dan konteks yang membuatnya.
19
Jujur Soal Tingkat Keyakinan: Pola Kuat vs Dugaan
Disiplin Berpikir / Penajaman
Tidak semua temuan punya kekuatan yang sama.
20
Ubah Temuan Jadi Saran yang Actionable
Proses / Pengambilan keputusan
Analisis yang berhenti di temuan ("konten edukasi perform lebih baik") belum selesai — temuan baru berguna saat berubah jadi saran yang bisa dilakukan ("perbanyak konten edukasi, kurangi promo keras, jadwalkan 2 edukasi per minggu").
21
Tutup Loop: Analisis yang Dipakai, Bukan Diarsipkan
Proses / Kebiasaan
Banyak analisis berakhir jadi laporan rapi yang dibaca sekali lalu dilupakan — loop-nya tidak pernah ditutup.
22
Jalankan Analisis Utuh: Dari Data Sampai Saran & Tutup Loop
Sintesis / Proses Menyeluruh
Prompt lain melatih satu tahap analisis; prompt ini merangkainya jadi satu alur utuh yang bisa kamu jalankan dari awal sampai akhir: tetapkan tujuan → siapkan benchmark & konteks → baca runut (overview, ranking, perbandingan) → temukan pola → uji korelasi → tarik kesimpulan tertelusur → nilai keyakinan → saran proporsional → tutup loop.
23
Audit Kualitas Analisis yang Sudah Kamu Buat
Sintesis / Diagnosis
Sebelum bertindak atas sebuah analisis, ada baiknya memeriksa kualitas analisis itu sendiri: apakah temuannya spesifik atau generik, tertelusur ke data atau opini, memisahkan korelasi dari sebab, jujur soal keyakinan.
24
Susun Laporan Analisis Bulanan yang Berguna
Sintesis / Artefak
Laporan analisis bulanan sering jadi tumpukan angka yang dibaca sekilas lalu dilupakan — atau sebaliknya, tak ada laporan sama sekali dan pelajaran hilang tiap bulan.
